基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究，高峰，冯民权，为快速准确预测河流水质，本文结合汾河实际监测数据，使用粒子群算法优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测研究。通过灰色关联度�
2021-09-04 21:41:16
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遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合(matlab实现)，包含源代码和测试数据
2021-08-24 14:22:58
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Matlab遗传算法优化BP神经网络程序-遗传算法优化BP神经网络程序.rar
遗传算法优化BP神经网络程序
2021-08-18 21:35:25
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Matlab遗传算法优化BP网络-GAbp.zip
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Figure39.jpg
bppfault.m运行结果：
Figure40.jpg
2021-08-11 21:40:40
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针对于BP神经网络预测模型，收敛速度慢，精度较低，容易陷入局部极小值等缺点，提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中，粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值，然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明，该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度，减少陷入局部极小的可能。
2021-08-10 22:18:38
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针对Srinivas提出的自适应遗传算法种群前期进化较慢的问题，改进了自适应交叉率和变异率的计算方法，考虑交叉率和变异率与种群进化所处阶段的匹配，提出一种改进的自适应遗传算法；并将其应用于BP神经网络计算模型的优化，运用到汽车加油量计算中，通过比较标准BP网络、Srinivas提出的自适应遗传算法优化的BP神经网络和改进的自适应遗传算法优化的BP神经网络3种模型的计算误差，验证得出改进的自适应遗传算法优化BP神经网络的算法优于另外两种。
2021-08-10 08:48:35
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